Sete artigos de leitura obrigatória sobre ciência de dados e aprendizagem profunda neste mês

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A demanda por especialistas em dados científicos deverá crescer 15% até 2020, de acordo com um estudo da IBM e a demanda por inteligência artificial e especialistas em aprendizagem de máquinas também deve aumentar. As empresas estão contratando cada vez mais especialistas em inteligência artificial e cientistas de dados freelance para compensar a escassez de talentos internos, e universidades em todo o mundo estão introduzindo cursos de aprendizagem de máquinas e de análise.

É imperativo que todos que usam dados ou estão interessados no Deep Learning - especialmente empresas e pesquisadores - se mantenham atualizados com os últimos desenvolvimentos na área. Aqui está uma compilação de sete recursos úteis e informativos, tão recentes quanto agosto de 2017, que o ajudarão a manter-se atualizado.

1. DataViz como História: Mapas Ilustrando os Eclipses Solares do Século 20
(Michael Sandberg, blog Dataviz)

2. 7 Previsões para o Mercado Analítico
(Taner Akcok, Tornando-se humano)

3. Como planejar e executar experiências de aprendizagem de máquinas de forma sistemática
(Jason Brownlee, Machine Learning Mastery)

4. Usando a aprendizagem da máquina para melhorar o atendimento ao paciente 
(Rachel Gordon, MIT News)

5. A NASA está usando o aprendizado profundo da Intel para construir melhores mapas lunares
(Aquecedor Brian, Tech Crunch)

6. Uma introdução abrangente à aprendizagem profunda (Vídeo)
(DeepLearning.TV)

7. Análise de mercados de moedas criptográficas usando Python
(Patrick Triest's blog)

Você tem sugestões de artigos ou recursos que podemos acrescentar à lista? Gostaríamos muito de ouvir de você. Escreva-nos nos comentários abaixo ou Tweet para nós.


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Sobre o Autor

Ramya Sriram gerencia conteúdo digital e comunicações em Kolabtree (kolabtree.com), a maior plataforma freelancer do mundo para cientistas. Ela tem mais de uma década de experiência em publicação, publicidade e criação de conteúdo digital.

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